python数据分析需要什么基础和软件基础

2023-02-21

这篇文章主要介绍了python数据分析需要什么基础和软件基础,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

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学python需要什么基础知识

学python需要的基础知识说明如下:

Python作为一种跨平台的计算机程序设计语言,有自己独特的知识点与技术层面。入门学习要掌握Python特点、Python的优缺点、Python代码的执行过程、Python中的基础语法等基础知识。

一、Python的特点:

1、Python是一门面向对象的语言,在Python中一切皆对象;

2、Python是一门解释性语言;

3、Python是一门交互式语言,即其在终端中进行命令编程;

4、Python是一门跨平台的语言【没有操作系统的限制,在任何操作系统上都可以运行Python代码】;

5、Python拥有强大和丰富的库,又被称为胶水语言,能把其他语言(主要c/c++)写的模块很轻松地结合在一起。

二、Python的优缺点:

1、优点:

a、易于维护和学习

b、广泛的标准库【提供了大量的工具】

c、可扩展性

d、Python对于大多数据库都有相应的接口【Mysql、sqlites3、MongoDB、Redis等】

e、支持GUI编程【图形化界面】

f、语法简单,易于学习

2、缺点:

a、和C语言相比较Python的代码运行速度慢。

b、代码无法加密

三、Python代码的执行过程:

大致流程:源码编译为字节码(.pyc)----->Python虚拟机------->执行编译好的字节码----->Python虚拟机将字节码翻译成相对应的机器指令(机器码)。

Python程序运行时,先编译字节码并保存到内存中,当程序运行结束后,Python解释器将内存中的字节码对象写到.pyc文件中。

第二次再运行时,先从硬盘中寻找.pyc文件,如果找到,则直接载入,否则重复上面过程。

四、Python中的基础语法:

1、Python中变量在内存中的存储。

2、基本数据类型

3、关键字、标识符和内置函数

4、Python运算符

5、Python中的语句

python数据分析要学哪些东西

python数据分析要学4点:

1、熟练地使用数据分析主流工具。

2、数据库、数据采集核心技能。

3、数据分析高级框架。

4、实际业务能力与商业分析。

自然智能,指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。这些行为包括了人的大脑思考及决策、耳朵听力及判断、眼睛视觉及判断、鼻子嗅觉及判断、皮肤触觉及判断等,体现在人行为的方方面面。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的本质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

学Python要什么基础吗

Python是-门高级编程语言, 适合零基础人员学习,也是初学者的首选。需要基础的多少,需要根据个人的需求和情况来决定。

如果只是学习python语法,数学、统计学、物理学、计算机科学等专业,因为Python语言所操作的对象很可能是大数据收集与分析,以及AI开发领域,有以上的学科背景会对今后的发展有很好的优势;如果要学python运维就要学习内容有关系型数据库表的设计、增删改查以及SQL语句的编写、SQL和NoSQL数据库的使用场景和设计难点、Python对数据库的连接。如果学python Web开发就要了解一些网络协议如TCP,HTTP协议,以及算法、计算机软硬件架构、网络架构。其实最重要一点还是要有逻辑思维,逻辑思维的培养要长期实践。如果你想成为一名优秀的程序员,最重要的是掌握编程的想法。为了做到这一点,我们必须在反复的实践、观察、分析、比较和总结中逐渐积累。千锋教育多年办学,课程大纲紧跟企业需求,更科学更严谨,每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升,都可以找到适合的班型,是一家性价比极高的教育机构。

Python想要从事数据分析工作,都要学习哪些知识?

就目前来说Python是人工智能的最佳编程语言,想要从事数据分析的话需要学习以下知识:

1、熟练Python语言基础,掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程;

2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用;特别是Pandas和Numpy,Pandas是Python中一种数据分析的包,而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包,可以计算和储存大型矩阵。

3、熟练掌握数据可视化工具,结合Python学习统计学、结合Excel学习SQL,然后结合Excel数据分析来学习numpy、pandas等以及数据可视化。

python 学习,需要有哪些基础呢?

1、有较强的逻辑思维能力

几乎所有编程语言的学习都离不开较强的逻辑思维能力,因为编程语言是人与计算机的对话,任何歧义和差错都会影响最终的运行效率。

2、有较强的数理专业背景

学习Python最理想的专业有数学、统计学、物理学、计算机科学等专业,因为Python语言所操作的对象很可能是大数据收集与分析,以及AI开发领域,有以上的学科背景会对今后的发展有很好的优势。

3、有丰富的运维经验

可能很多学计算机的同学在毕业之后从事了服务器、后台管理的运维工作,这既有优势、也有劣势。所谓优势就是有现成的成品摆在你面前,你在做运维的过程中会对产品开发理解更加充分,然而劣势就在于对自身的技术提高帮助可能比较有限。这时学Python,更在于从运维转开发,这也是对自己职业生涯的一种新规划。

4、从事Web全栈开发工作

以前开发web,Java是主角,但如今越来越多的web开发开始青睐于Python,究其原因其实也是因为网络数据量的日益庞大以及人工智能的普及,所以精通Python语言对于从事web全栈开发将有积极的影响。

python数据分析怎么使用,都需要学习什么技术?

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上。

Python数据分析,主要需要学习以下内容:

1、Python语法基础

2、Python数据分析扩展包:Numpy、Pandas、Matplotlib等。

3、Python爬虫基础(非必须,但可以提升兴趣)

4、Python数据探索及预处理。

5、Python机器学习

python的下载和安装环境:难点主要是在环境的安装上,很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气,因为我会用Anaconda为例进行环境的安装,同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境,比如Eclipse插件等。

数据类型:python的数据类型比较简单,基本上就可以分为两大类——数值和字符串。

数值:数值是python最基础的数据类型,也是我们赋值给变量时最常用的形式,主要包括整型、布尔型等。

字符串:也就是文本数据,在python中一般用引号来定义,可以通过python进行拼接和重叠,实现文本数据的处理;

索引和切片:索引是有序列每个子元素在序列的位置,切片就是对序列的部分截取。

数据结构:python的数据结构可以分为四种,列表、元组、字典、集合。

列表:用中括号表示,可以容纳任何对象元素,包括字符串,而且每个元素都可以变化;

元组:其实就是一个固定的列表,初始化元素的值是绝对不能变化的;

字典:可以理解为现实的字典,通过查找拼音(键)就能找到这个读音的所有字(数值);中。

集合:数学上的概念,每个集合中的元素是无序的,不可重复的对象;

数据分析的目的是从数据里找规律,因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论,这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说,其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等。

sql是python的基础,如果你已经掌握了SQL,那么这一章你就可以直接跳过,那么你就要好好学习这部分的内容,因为sql是入门python的关键基础,同时它也是每个数据分析师必备的技能,主要目的是用sql来进行增删改查等操作,对数据进行筛选。

以上的回答希望对你有所帮助

python学习,需要有哪些基础呢?

Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段,也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标:掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL进阶内容,完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术,你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标:掌握WEB前端技术内容,掌握WEB后端框架,熟练使用Flask、Tornado、Django,可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点,你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标:可以掌握爬虫、数据采集,数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点,你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标:可以掌握自动化运维与区块链开发技术,可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后,你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然,想要快速成为企业竞聘的精英人才,你需要有好的老师指导,还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高,一步一步学下来肯定全面且扎实,如果自己有针对性的想学哪一部分,可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块,可以多看一些不同的视频学习。

python需要什么基础?,入门到精通,都需要学习那些东西,

Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段,也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标:掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL进阶内容,完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术,你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标:掌握WEB前端技术内容,掌握WEB后端框架,熟练使用Flask、Tornado、Django,可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点,你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标:可以掌握爬虫、数据采集,数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点,你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标:可以掌握自动化运维与区块链开发技术,可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后,你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然,想要快速成为企业竞聘的精英人才,你需要有好的老师指导,还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高,一步一步学下来肯定全面且扎实,如果自己有针对性的想学哪一部分,可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块,可以多看一些不同的视频学习。系统学习一般在5-6个月。

文章来源:http://www.a8h.net/le38fbgf.html